Biais systématiques et représentations déformées que les modèles d’intelligence artificielle peuvent apprendre et reproduire à partir des données d’entraînement, perpétuant des préjugés liés au genre, à l’ethnicité, à l’âge ou à d’autres caractéristiques démographiques. Inclut les problèmes d’équité, de discrimination algorithmique, de jeux de données non représentatifs et de techniques d’atténuation telles que le debiasing, les contraintes d’équité et l’audit des modèles d’IA.